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Diese dritte Ausgabe der 'Stock Predictions'-Reihe baut auf ihren Vorgängern auf und bietet einen tiefen Einblick in die quantitativen Methoden der Aktienkursprognose. Es bietet einen umfassenden Leitfaden für fortgeschrittene Finanzmodelle, die von der grundlegenden Brownschen Bewegung bis hin zu modernsten Techniken des maschinellen Lernens reichen. Das Buch untersucht Schlüsselkonzepte wie die Geometrische Brownsche Bewegung zur Modellierung von exponentiellem Wachstum, Mean-Reversion-Modelle zur Erfassung von Preisumkehrtendenzen und GARCH-Modelle zum Verständnis der Volatilität. Er taucht auch in die Welt des maschinellen Lernens ein und zeigt, wie Support Vector Machines, Neuronale Netze und LSTMs die Vorhersagegenauigkeit verbessern können. Monte-Carlo-Simulationen und Copula-Modelle werden im Hinblick auf ihre Rolle bei der Risikobewertung und dem Portfoliomanagement weiter erörtert. Im gesamten Buch werden die mathematischen Formulierungen, die Verfahren zur Parameterschätzung und die praktischen Anwendungen anschaulich dargestellt. Die Stärken und Grenzen der einzelnen Modelle werden hervorgehoben, so dass der Leser eine fundierte Entscheidung treffen kann. Diese Ausgabe ist ein unschätzbares Hilfsmittel für alle, die im Finanz- und Anlagebereich tätig sind und die quantitativen Instrumente der Aktienkursprognose beherrschen wollen.
